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本文分两部分,先介绍 C 语言中与随机数相关的两个函数 srand 和 rand,后介绍 C++ 中的 random 库。
#define RAND_MAX 32767 // in <stdlib.h> unsigned long _Randseed = 1; // global seed void srand(unsigned int seed) { _Randseed = seed; } int rand(void) { _Randseed = _Randseed * 1103515245 + 12345; return ((unsigned int)(_Randseed >> 16) & RAND_MAX); }
第一次接触 C 语言中的随机数时,很疑惑为什么有种子这个玩意,只提供一个产生随机数的函数不就行了吗,看了上面的源码后,就明白了,因为计算机不能产生真正的随机数,只能靠数学的方法产生伪随机数。srand 函数的作用是设置种子,如果不设置的话种子(上面的 _Randseed)则默认初始是1,种子是全局变量。rand 的实现就跟数论有关了,可以看到它的返回值范围是 [0, RAND_MAX],标准也是这么规定的。
既然计算机不能产生真正的随机数,那怎么才能使程序每次运行的结果不同呢?总得有个随机的东西,那就借助 time 这个函数产生种子,引入一个新东西又会带来一些坑,我早年写过这种程序:
// 生成十个随机数(错误用法) for (int i = 0; i < 10; ++i) { srand((unsigned int)time(NULL)); printf("%d: %d\n", i, rand()); }它将产生10个相同的数。要解释这个问题,就得弄懂 time 这个函数,它的函数原型如下:
time_t time(time_t *timer);
它返回“当前时间”,这个“时间“的类型是 time_t,在 VC 中被 typedef 为 unsigned long,标准中只规定它是个算数类型,至于它是如何表示时间的未定义。一般是返回 UNIX 时间戳,定义为从格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒起至现在的总秒数。上面的程序执行时很快,在一秒内完成循环,所以它产生了相同的随机数。
下面提供三个生成随机数的模板
/* ** return a random integer in the interval ** [0, RAND_MAX] */ int my_rand() { static int is_first = 1; if (is_first) { is_first = 0; srand((unsigned int)time(NULL)); } return rand(); } /* ** return a random integer in the interval ** [a, b] */ int uniform_int(int a, int b) { static int is_first = 1; if (is_first) { is_first = 0; srand((unsigned int)time(NULL)); } return (int)((double)rand() / ((RAND_MAX + 1.0) / (b - a + 1.0)) + a); } /* ** return a random real in the interval ** [a, b] (also [a, b)) */ double uniform_real(double a, double b) { static int is_first = 1; if (is_first) { is_first = 0; srand((unsigned int)time(NULL)); } return (double)rand() / ((double)RAND_MAX / (b - a)) + a; }它们可单独调用,当初始同时调用 uniform_int 和 uniform_real 时,它们将产生两个很接近的数,如果在意这一点的话可以把 srand 放到外面,只调用一次 srand。当要求的随机数范围过大时,uniform_int 和 uniform_real 貌似有 bug。
/* ** return a random integer in the interval [a, b] */ int uniform_int(int a, int b) { static std::default_random_engine e{std::random_device{}()}; // avoid "Most vexing parse" static std::uniform_int_distribution<int> u; return u(e, decltype(u)::param_type(a, b)); } /* ** return a random real in the interval [a, b] (also [a, b)) */ double uniform_real(double a, double b) { static std::default_random_engine e{std::random_device{}()}; static std::uniform_real_distribution<double> u; return u(e, decltype(u)::param_type(a, b)); }
【参考资料】
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原文地址:http://blog.csdn.net/justme0/article/details/41547761